딥시크(DeepSeek) 모델 종류와 성능 특징 | V3 R1 R1-Distill

2023년에 설립된 중국의 AI 스타트업, 딥시크(DeepSeek)가 AI 기술 분야에서 빠르게 주목받고 있습니다. 딥시크의 모델 종류와 성능 특징 알아봅니다. 딥시크-V3, R1, R1-Distill 시리즈가 각각 어떻게 다른지 살펴봅니다.

 

 

※ 본문 중에 나오는 기술적 용어에 대해서는 단락 하단에 따로 간단한 설명을 부기하니 참고하세요

주요 모델과 성능

 

 

1. DeepSeek-V3

- 6,710억 개의 매개변수를 가진 대규모 언어 모델입니다. 이는 메타의 라마 3.1(405B)보다 약 1.5배 큰 규모입니다.

- 128,000개의 토큰을 처리할 수 있는 뛰어난 컨텍스트 이해 능력을 갖추고 있습니다.

- Math-500 테스트에서 90.2점을 기록하며 경쟁 모델들을 압도했습니다.

 

2. DeepSeek-R1

- 추론에 특화된 모델로, OpenAI의 o1 모델과 비슷하거나 일부 벤치마크에서 더 뛰어난 성능을 보입니다.

- AIME 2024 수학 벤치마크에서 79.8%의 성공률을 달성했습니다.

- Codeforces에서 2,029 Elo 등급을 받아 96.3%의 인간 경쟁자를 능가했습니다.

 

3. DeepSeek-R1-Distill 시리즈

- 1.5B부터 70B까지 다양한 크기의 경량화 모델을 제공합니다.

- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 모델은 OpenAI-o1-mini를 능가하는 성능을 보입니다.

 

✅ 용어설명 DeepSeek-V3 (딥시크-브이3): 중국 AI 기업 딥시크가 개발한 6,710억 개의 매개변수를 가진 대규모 언어 모델 Math-500 테스트 (수학-500 테스트): 수학 능력을 평가하는 벤치마크 테스트로, 500개의 고난도 수학 문제로 구성 DeepSeek-R1 (딥시크-알1): 딥시크가 개발한 추론에 특화된 AI 모델로, 복잡한 문제 해결 능력이 뛰어남 AIME 2024 수학 벤치마크 (미국 수학 초청 시험 2024 벤치마크): 미국 수학 올림피아드 예선 시험을 기반으로 한 AI 모델의 수학 능 력 평가 지표 OpenAI의 o1 모델 (오픈AI의 오원 모델): OpenAI가 개발한 고급 추론 능력을 가진 AI 모델 Codeforces에서 2,029 Elo 등급 (코드포스에서 2,029 엘로 등급): 프로그래밍 대회 플랫폼인 Codeforces에서의 높은 실력 등급을 나타냄 DeepSeek-R1-Distill 시리즈 (딥시크-알1-디스틸 시리즈): DeepSeek-R1의 지식을 더 작은 모델로 전달한 경량화 모델 시리즈 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 모델 (딥시크-알1-디스틸-큐웬-32비 모델): DeepSeek-R1의 지식을 Qwen 아키텍처 기반 32B 크기 모델로 전달한 버전 OpenAI-o1-mini (오픈AI-오원-미니): OpenAI의 o1 모델의 경량화 버전

 

딥시크의 LLM 특징

 

- 오픈소스로 공개되어 있어 누구나 사용하고 수정할 수 있습니다.

- 코딩, 번역, 에세이 작성, 수학 문제 해결 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

- 비용 효율적인 훈련 방식을 사용하여 상대적으로 적은 비용으로 개발되었습니다.

- MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 사용하여 효율성을 높였습니다.

 

딥시크의 LLM은 일부 벤치마크 테스트에서 OpenAI의 GPT 모델들과 비슷하거나 더 나은 성능을 보여주며, 중국 AI 기술의 발전을 보여주는 대표적인 사례로 주목받고 있습니다.

 

기술적 혁신

1. MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처

- 각 작업에 필요한 370억 개의 매개변수만 활성화시켜 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용합니다.

- 이를 통해 비슷한 규모의 모델보다 훨씬 낮은 비용으로 운영이 가능합니다.

 

2. 강화학습(RL) 기반 학습

- DeepSeek-R1-Zero는 지도학습 없이 순수 강화학습만으로 개발되었습니다.

- 이 과정에서 체인 오브 소트(Chain-of-thought) 탐색, 자기 검증, 반성(reflection) 등 다양한 추론 패턴을 자연스럽게 습득했습니다.

 

3. 하이브리드 학습 방식

- DeepSeek-R1은 강화학습과 지도학습(SFT)을 결합한 하이브리드 접근 방식을 사용했습니다.

- 이를 통해 모델의 일관성과 유용성이 크게 향상되었습니다.

 

✅ 용어설명 LLM (대규모 언어 모델): 대량의 텍스트 데이터로 학습된 거대한 인공신경망 모델을 의미 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처 (전문가 혼합 아키텍처): 여러 '전문가' 네트워크를 조합하여 효율적으로 작업을 처리하는 AI 모델 구조 강화학습(RL) (Reinforcement Learning): AI가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 기계학습 방법 DeepSeek-R1-Zero (딥시크-알1-제로): 지도학습 없이 순수 강화학습만으로 개발된 DeepSeek의 AI 모델 체인 오브 소트(Chain-of-thought) 탐색 (사고의 연쇄 탐색): AI가 복잡한 문제를 단계별로 해결해 나가는 추론 방식 자기 검증 (Self-verification): AI가 자신의 답변을 스스로 검토하고 수정하는 능력 반성(reflection): AI가 과거의 실수를 분석하고 개선하는 능력 지도학습(SFT) (Supervised Fine-Tuning): 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 AI 모델을 미세 조정하는 학습 방법

 

오픈소스 전략과 영향

 

1. 모든 모델의 오픈소스 공개

- 딥시크는 개발한 모델들을 MIT 라이선스 하에 오픈소스로 공개합니다.

- 이를 통해 개발자들이 자유롭게 모델을 수정하고 상용화할 수 있습니다.

 

2. AI 기술의 민주화

- 오픈소스 전략은 많은 사용자들이 자신의 필요에 맞게 모델을 조정할 수 있는 기회를 제공합니다.

- 이는 AI 기술의 접근성을 높이고 새로운 혁신을 촉진합니다.

 

3. 글로벌 AI 경쟁에서의 위치

- 딥시크의 성공은 중국이 글로벌 AI 환경에서 중요한 역할을 하고 있음을 보여줍니다.

- 오픈소스 커뮤니티의 중심이 중국으로 이동하고 있다는 평가도 있습니다.

 

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